利用生成式人工智能改變軟件開發生命週期
在追求創新的過程中，組織對生成式人工智能（Generative AI）的潛力持續進行評估。生成式人工智能在多個領域產生了顯著的影響，包括：提升客戶體驗（如聊天機器人、虛擬助手和對話分析）、改善員工生產力（內容創建、摘要和代碼生成）以及優化業務流程（文件處理、流程優化和數據增強）。
在代碼生成或更廣泛的應用開發方面，生成式人工智能不僅改變了應用程序的構建方式，更改變了它們的構思、設計、測試、文檔和部署方式。
這篇博客將探討生成式人工智能如何徹底改變軟件開發生命週期（SDLC），以及IBM和AWS如何將Amazon Bedrock的生成式人工智能能力融入IBM的SDLC解決方案中，以提升每個應用程序生命週期的一致性、效率、速度、質量和價值。
軟件開發生命週期的演變
在過去幾十年中，軟件開發生命週期經歷了幾次無聲的革命。早期的軟件應用交付始於在專用服務器上運行的大型後端程序。個人電腦的出現使桌面進入了應用開發生命週期。隨後，網絡和社交媒體的興起為應用程序的數量及其互聯互通帶來了更快的速度和規模。之後，移動應用和雲計算為開發生命週期帶來了新的自動化和敏捷性。最近，生成式人工智能正在為應用程序的設計和交付帶來另一種變革。
生成式人工智能在SDLC中的崛起
在端到端的SDLC中採用生成式人工智能帶來了諸多好處，如加速開發時間、改善代碼質量和降低成本。通過利用生成式人工智能，我們可以縮短客戶的上市時間。此外，它通過減少交接次數、實現或消除低價值的日常任務以及促進知識的獲取和上手，使參與者在任務和參與者之間的有效性和一致性得以提升。
生成式人工智能在整個端到端應用生命週期中推動這些好處，從構思到部署。它在SDLC的每個階段提供不同的好處，每個階段有不同的參與者、程序和任務。
我們列出了生成式人工智能可以幫助的SDLC關鍵領域及其任務：
– 業務和產品擁有者可以在構思和概念生成、需求識別、優先級設定和計劃等活動中使用生成式人工智能，還可以用於理解來自最終用戶或客戶的反饋。
– 分析師和設計師可以使用生成式人工智能加快原型的創建，以及詳細功能設計和解決方案藍圖的編寫。
– 開發人員和測試人員可以利用生成式人工智能定義（和重用）解決方案架構，創建和重用技術設計，生成代碼和邏輯，進行高度自動化的測試，以及執行質量和驗證程序。
– 工程師可以使用生成式人工智能啟用應用程序底層的技術環境，無論是在雲端還是本地，並在不同環境和治理門檻之間進行應用的推廣和部署。
– IT支持、管理員和運營人員可以在他們定期執行的多項活動中使用生成式人工智能，包括監控、運營和修復、事件管理（包括篩選和解決）以及服務請求的滿足。
當所有要素結合在一起時，我們的方案不僅加速了個別任務的執行，還使我們能夠在今天無法實現的時間更早地執行活動，例如與業務和用戶的驗證。
新的生成式人工智能驅動的SDLC解決方案
IBM和AWS聯合推出的生成式人工智能驅動的SDLC解決方案現已在AWS Marketplace上提供。該解決方案自動化了公司架構標準、資產、安全性、可用API、質量標準和文檔模型的使用，確保所有產出符合組織的SDLC中批准和定義的政策。
為了在可持續的方式上以規模實現上述好處，我們採取了一種深思熟慮和有計劃的方式將生成式人工智能整合到每個SDLC中。這種方法涉及根據每個組織的需求和SDLC現實調整我們的解決方案，這對於實現最佳結果至關重要。
一個有趣的觀察和挑戰是，生成式人工智能的能力往往在給出相同輸入時產生不同的結果。就像當兩位不同的開發人員被要求解決同一問題時，生成式人工智能會產生相似但不完全相同的結果。因此，需要一套新的無摩擦指導方針、護欄和控制措施，以在規模上實現質量和一致性。
這些重新設計的標準程序是交付高質量標準的關鍵，同時促進團隊之間的交接，因為所有團隊成員都能理解並處理生成式人工智能生成的結果。此外，這項技術可以提高開發過程各個階段的可見性，改善項目管理和跟踪。
解決方案的標準化與一致性
需要指出的是，SDLC中的標準化和一致性並非僅僅通過生成式人工智能實現。我們的成就是基於IBM Consulting所做的大量工作，精心設計了應用於端到端SDLC的基於生成式人工智能的程序，並針對每個SDLC階段和任務進行調整和完善，這使得生成式人工智能能夠產生一致且高質量的結果。這一經驗使我們能夠創建針對每個客戶特定需求的指導性、無摩擦的程序，以正確解決他們的SDLC和軟件環境的現實。
解決方案的好處
根據來自已經使用該解決方案的客戶收集的數據，客戶可以預期實現顯著的好處和結果，包括：
– 加速開發時間：開發時間最多減少30%，使客戶能更快將產品和服務推向市場。
– 測試生成時間：單元測試生成和測試計劃場景的時間提高最多25%。
– 改善代碼質量：代碼質量提高最多25%，導致錯誤減少、返工降低和維護成本減少。
– 分析階段時間減少：分析階段（包括功能和技術需求、逆向工程和文檔豐富化）最多減少60%。
– 增強協作：改善團隊之間的協作和交接，使客戶能更高效和有效地工作。
結論
IBM的生成式人工智能驅動的SDLC解決方案已在AWS Marketplace上提供，我們看到它如何徹底改變軟件開發生命週期，提供更快、更高效、一致和安全的軟件開發方式。它結合了AWS生成式人工智能技術的強大功能和AWS雲的靈活性與可擴展性，使開發人員和公司能夠在更短的時間內以更低的成本創建高質量的應用程序。此外，它還為用戶提供了更大的自由和靈活性，使用戶能夠更高效和有效地工作。
IBM作為AWS的高級合作夥伴，提供專業的行業和領域專長，以幫助組織超越試點，實現生成式人工智能的實際商業成果。隨著新的AWS生成式人工智能能力的推出，IBM Consulting目前擁有20項AWS能力和17項服務交付認證（SDDs），這表明IBM致力於幫助客戶釋放基於雲的生成式人工智能解決方案的全部潛力。
我們期待看到IBM生成式人工智能SDLC解決方案在改變軟件開發領域方面的影響，並致力於持續創新和改進，以確保我們的技術滿足組織不斷演變的需求。
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這篇文章深入探討了生成式人工智能如何顛覆傳統的軟件開發過程，無疑為企業帶來了更高的效率和質量。然而，這種技術的實施需要謹慎的規劃和適當的控制，以確保產出的結果符合預期的標準。隨著技術的快速發展，未來的挑戰將在於如何在保持創新與標準化之間找到平衡，並確保團隊能夠有效地協同工作。生成式人工智能不僅是工具，更是一種思維方式的轉變，企業需要準備好迎接這種轉變，以便在日益激烈的市場競爭中立於不敗之地。
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